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Durchführung und methodische Grundlagen der TOSCA-Studie

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Wege zur Hochschulreife in Baden-Württemberg

Zusammenfassung

Das methodische Vorgehen in TOSCA lehnte sich in großen Teilen an die nationalen und internationalen Schulleistungsstudien der letzten Jahre an, wobei insbesondere die PISA-Studie (Baumert u.a., 2001, 2003) als Vorbild diente. Im Folgenden (Abschnitt 2) wird auf die konkrete Beschreibung der Untersuchungspopulation eingegangen, die die Grundlage für die Stichprobenziehung (Abschnitt 3) bildete. Im Abschnitt 4 werden Details der Datenerhebungen in den Schulen berichtet. Empirische Schulleistungsstudien — wie im Übrigen alle Feldstudien — haben das Problem, dass nicht alle gezogenen Personen an der Untersuchung teilnehmen, und sich anschließend die Frage stellt, ob dadurch die Aussagekraft der Befunde eingeschränkt ist. Mit diesen Problemen der Selektivität durch Nichtteilnahme beschäftigt sich der Abschnitt 5. Im Abschnitt 6 wird dann auf die Skalierung von Leistungstests eingegangen. Schließlich werden im letzten Teil (Abschnitt 7) statistische Probleme erörtert, die sich zum einen auf den hierarchischen Charakter der erhobenen Daten beziehen (Schülerinnen und Schüler innerhalb von Schulen, Schulen innerhalb von Schulformen), zum anderen auf den adäquaten Umgang mit fehlenden Werten.

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Literatur

  • Adams, R. J., Wilson, M. R. & Wang, W. C. (1997). The multidimensional random coefficients multinomial logit. Applied Psychological Measurement, 21, 1–24.

    Article  Google Scholar 

  • Adams, R. J., Wu, M. L. & Macaskill, G. (1997). Scaling methodology and procedures for the mathematics and science scales. In M. O. Martin & D. L. Kelly (Eds.), Third International Mathematics and Science Study. Technical report: Vol. II. Implementation and analysis. Primary and middle school years (Chap. 7, pp. 111–146). Chestnut Hill, MA: Boston College.

    Google Scholar 

  • Allison, P. D. (2001). Missing data. Thousand Oaks, CA: Sage.

    Google Scholar 

  • Andrich, D. (1978). A rating formulation for ordered response categories. Psychometrika, 43, 561–573.

    Article  Google Scholar 

  • Andrich, D. (1982). An extension of the Rasch model for ratings providing both location and dispersion parameters. Psychometrika, 47, 105–113.

    Article  Google Scholar 

  • Baumert, J., Artelt, C., Klieme, E., Neubrand, M., Prenzel, M., Schiefele, U., Schneider, W., Tillmann, K.-J. & Weiß, M. (Hrsg.). (2002). PISA 2000. Die Länder der Bundesrepublik Deutschland im Vergleich. Opladen: Leske + Budrich.

    Google Scholar 

  • Baumert, J., Artelt, C., Klieme, E., Neubrand, M., Prenzel, M., Schiefele, U., Schneider, W., Tillmann, K.-J. & Weiß, M. (Hrsg.). (2003). PISA 2000. Ein differenzierter Blick auf die Länder der Bundesrepublik Deutschland. Opladen: Leske + Budrich.

    Google Scholar 

  • Baumert, J., Bos, W. & Lehmann, R. (Hrsg.). (2000a). TIMSS/III. Dritte Internationale Mathematik-und Naturwissenschaftsstudie — Mathematische und naturwissenschaftliche Bildung am Ende der Schullaufbahn: Bd. 1. Mathematische und naturwissenschaftliche Grundbildung am Ende der Schullaufbahn. Opladen: Leske + Budrich.

    Google Scholar 

  • Baumert, J., Bos, W. & Lehmann, R. (Hrsg.). (2000b). TIMSS/IIL Dritte Internationale Mathematik-und Naturwissenschaftsstudie — Mathematische und naturwissenschaftliche Bildung am Ende der Schullaufbahn: Bd. 2. Mathematische und physikalische Kompetenzen am Ende der gymnasialen Oberstufe. Opladen: Leske + Budrich.

    Google Scholar 

  • Baumert, J., Klieme, E., Neubrand, M., Prenzel, M., Schiefele, U., Schneider, W., Stanat, P., Tillmann, K.-J. & Weiß, M. (Hrsg.). (2001). PISA 2000. Basiskompetenzen von Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich. Opladen: Leske + Budrich.

    Google Scholar 

  • Bortz, J. & Döring, N. (1995). Forschungsmethoden und Evaluation (2. vollst, überarb. u. akt. Aufl.). Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Breen, R. (1996). Regression models: Censored, sample-selected, or truncated data. Thousand Oaks, CA: Sage.

    Google Scholar 

  • Bryk, A. S. & Raudenbush, S. W. (1987). Application of hierarchical linear models to assessing change. Psychological Bulletin, 101, 147–158.

    Article  Google Scholar 

  • Bryk, A. S. & Raudenbush, S. W. (1989). Toward a more appropriate conceptualization of research on school-effects: A three-level hierarchical linear model. In R. D. Bock (Ed.), Multilevel analysis of educational data (pp. 159–204). San Diego, CA: Academic Press.

    Google Scholar 

  • Collins, L. M. Schäfer, J. L. & Kam, C.-M. (2001) A comparison of inclusive and restrictive strategies in modern missing data procedures. Psychological Methods, 6, 330–351.

    Article  Google Scholar 

  • Fischer, G. H. & Molenaar, I. W. (Eds.). (1995). Rasch models. Foundation, recent developments, and applications. New York: Springer.

    Google Scholar 

  • Graham, J. W., Cumsille, P. E. & Elek-Fisk, E. (2003). Methods for handling missing data. In J. A. Schinka & W. F. Velicer (Eds.), Handbook of psychology: Research methods in psychology (Vol. 2, pp. 87–114). New York: Wiley.

    Google Scholar 

  • Graham, J. W., Taylor, B. J. & Cumsille, P. E. (2001). Planned missing data designs in the analysis of change. In L. M. Collins & A. G. Sayer (Eds.), New methods for the analysis of change. Washington, DC: American Psychological Association.

    Google Scholar 

  • Hambleton, R. K. & Swaminathan, H. (1989). Item response theory. Principles and applications. Boston, MA: Kluwer.

    Google Scholar 

  • Judkins, D. (1990). Fay’s method for variance estimation. Journal of Official Statistics, 6, 223–240.

    Google Scholar 

  • Kaplan, D. (2000). Structural equation modeling Newbury Park, CA: Sage.

    Google Scholar 

  • Kish, L. (1965). Survey Sampling. New York: Wiley.

    Google Scholar 

  • Köller, O., Watermann, R. & Baumert, J. (2001). Skalierung der Leistungstests in PISA. In J. Baumert, E. Klieme, M. Neubrand, M. Prenzel, U. Schiefele, W. Schneider, P. Stanat, K.-J. Tillmann & M. Weiß (Hrsg.), PISA 2000. Basiskompetenzen von Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich (S. 517–524). Opladen: Leske + Budrich.

    Google Scholar 

  • Kubinger, K. D. (Hrsg.). (1989). Moderne Testtheorie. Weinheim: Beltz.

    Google Scholar 

  • Lord, F. M. & Novick, M. R. (1968). Statistical theories of mental test scores. Reading, MA: Addison-Wesley.

    Google Scholar 

  • Masters, G. N. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47, 149–174.

    Article  Google Scholar 

  • Mislevy, R. J., Beaton, A. E., Kaplan, B. & Sheehan, K. M. (1992). Estimating population characteristics from sparse matrix samples of item responses. Journal of Educational Measurement, 29(2), 133–161.

    Article  Google Scholar 

  • Mislevy, R. J., Johnson, E. G. & Musaki, E. (1992). Scaling procedures in NAEP. Journal of Educational Statistics, 17(2), 131–154.

    Article  Google Scholar 

  • Raudenbush, S. W. & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical linear models. Applications and data analysis methods (2nd ed.). Newbury Park, CA: Sage.

    Google Scholar 

  • Rost, J. (1996). Lehrbuch Testtheorie, Testkonstruktion. Bern: Huber.

    Google Scholar 

  • Rubin, D. B. (1976). Inference and missing data. Biometrika, 63, 581–592.

    Article  Google Scholar 

  • Rubin, D. B. (1987). Multiple imputation for nonresponse in surveys. New York: Wiley.

    Book  Google Scholar 

  • Rubin, D. B. (1996). Multiple imputation after 18 + years. Journal of the American Statistical Association, 91, 473–489.

    Article  Google Scholar 

  • Schafer, J. L. (1997). Analysis of incomplete multivariate data. London: Chapman & Hall.

    Book  Google Scholar 

  • Schafer, J. L. & Graham, J. W. (2002). Missing data: Our view of the state of the art. Psychological Methods, 7, (2), 147–177.

    Article  Google Scholar 

  • Sibberns, H. & Baumert, J. (2001). Stichprobenziehung und Stichprobengewichtung. In J. Baumert, E. Klieme, M. Neubrand, M. Prenzel, U. Schiefele, W. Schneider, P. Stanat, K.-J. Tillmann & M. Weiß (Hrsg.), PISA 2000. Basiskompetenzen von Schülerinnen und Schülern im internationalen Vergleich (S. 511–517). Opladen: Leske + Budrich.

    Google Scholar 

  • Tabachnik, B. G. & Fidell, L. S. (1996). Using multivariate statistics (3rd ed.). New York: HarperCollins.

    Google Scholar 

  • Wolter, K. M. (1985). Introduction to variance estimation. New York: Springer.

    Google Scholar 

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Olaf Köller Rainer Watermann Ulrich Trautwein Oliver Lüdtke

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© 2004 Leske + Budrich, Opladen

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Lüdtke, O., Köller, O., Bundt, S., Gomolka, J., Watermann, R. (2004). Durchführung und methodische Grundlagen der TOSCA-Studie. In: Köller, O., Watermann, R., Trautwein, U., Lüdtke, O. (eds) Wege zur Hochschulreife in Baden-Württemberg. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-322-80906-3_6

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-80906-3_6

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